[发明专利]图像处理方法、装置和电子设备

说明书

本发明提供了一种图像处理方法、装置和电子设备，包括：获取包含目标对象的待处理图像和与待处理图像对应的目标对象蒙版；将待处理图像和目标对象蒙版输入畸变模型，得到与待处理图像对应的变形网格图；基于变形网格图对待处理图像进行变形矫正，得到待处理图像的矫正图像。本发明采用畸变模型对待处理图像和目标对象蒙版进行处理，直接获得与待处理图像对应的变形网格图，进而再基于变形网格图对待处理图像进行变形矫正，该过程无需进行参数优化，能够大大提高运算效率、提升校正效果；目标对象蒙版的使用有利于加强模型对目标对象所在区域的关注；变形网格图用于对整幅图像校正，使校正后的图像中目标对象和背景的边界过度更为自然。

技术领域

本发明涉及图像处理的技术领域，尤其是涉及一种图像处理方法、装置和电子设备。

背景技术

随着拍摄设备的发展，人们广泛应用广角和超广角镜头拍摄图像。当采用广角或超广角镜头对目标对象进行拍摄时，目标对象的成像点会发生偏移，得到各种畸变图像。如图1所示，当通过广角镜头对目标对象p进行拍摄时，成像点P在成像平面上会发生不同偏移，得到成像点P1和成像点P2，对应的得到两种畸变图像，分别为桶形畸变图像和枕形畸变图像。上述畸变图像将会影响图像的应用价值，因此，需要通过畸变矫正(imageundistoration)方法对畸变图像进行矫正，得到符合人体视觉特性的非畸变图像，其在图像视频处理中的作用越来越大。通常情况下，图像的前景(即拍摄目标)和背景的畸变程度不同，若希望得到符合人体视觉特性的非畸变图像，需对二者进行不同的畸变校正方式。

传统的畸变矫正方法为：通过标定获得相机镜头的畸变参数，继而将畸变图像反变形为正常图像。在反变形的过程中，畸变图像的四角不可避免会出现拉伸，当目标对象位于图像边界上时，就会导致目标对象变形。目前主流的算法是先获得目标对象的位置，然后在畸变校正的过程中对背景和目标对象采取不同的畸变校正方式，或者先对整幅图像采取同样的畸变校正方式，再单独调整目标对象的部分。如此，可确保背景和目标对象都得到符合视觉特性的校正。即便如此，上述图像处理方法仍存在几种问题：一是优化过程慢，为了求解优化算法，通常需要非常多次的迭代才能收敛到一个正确解，而且还存在收敛到局部最小的风险；二是参数适应性差，适用于A图像的校正参数不一定适合B图像，难以找到适应所有图像或大多数图像的校正参数；三是优化效果差，目标对象和背景的边界常常出现线条扭曲等不自然的效果。

综上，现有的图像处理方法存在效果差、效率低的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种图像处理方法、装置和电子设备，以缓解现有的图像处理方法效果差、效率低的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，包括：获取包含目标对象的待处理图像和与所述待处理图像对应的目标对象蒙版；将所述待处理图像和所述目标对象蒙版输入畸变模型，得到与所述待处理图像对应的变形网格图，其中，所述变形网格图的每个像素点的像素值表示所述待处理图像中对应像素点的偏移量；基于所述变形网格图对所述待处理图像进行变形矫正，得到所述待处理图像的矫正图像。

进一步的，所述方法还包括：将所述待处理图像缩放至第一预设尺度，得到第一预设尺度的待处理图像。

进一步的，获取与所述待处理图像对应的目标对象蒙版包括：将所述第一预设尺度的待处理图像输入至分割模型，得到所述目标对象蒙版。

进一步的，所述方法还包括：将所述待处理图像和所述目标对象蒙版分别缩放至第二预设尺度，得到第二预设尺度的待处理图像和第二预设尺度的目标对象蒙版。

进一步的，将所述待处理图像和所述目标对象蒙版输入畸变模型包括：将所述第二预设尺度的待处理图像和所述第二预设尺度的目标对象蒙版输入至畸变模型，得到与所述待处理图像对应的变形网格图。